BC cold-email
Создавайте кампании по холодной рассылке и генерируйте гиперперсонализированные последовательности писем с помощью MachFive. Создавайте кампанию от начала до конца, просматривайте результат, затем генерируйте последовательности из данных лидов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build cold email campaigns and generate hyper-personalized email seque…»
Build cold email campaigns and generate hyper-personalized email sequences with MachFive. Build a campaign end-to-end, preview output, then generate sequences from lead data.
Создавайте кампании по холодной рассылке и генерируйте гиперперсонализированные последовательности писем с помощью MachFive.
Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6997 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6997 токенов
- 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 2
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 174 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +4Есть примеры (21 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 62.